{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "E:\\software\\Anaconda3\\envs\\tf2.0\\lib\\site-packages\\ipykernel\\parentpoller.py:116: UserWarning: Parent poll failed.  If the frontend dies,\n",
      "                the kernel may be left running.  Please let us know\n",
      "                about your system (bitness, Python, etc.) at\n",
      "                ipython-dev@scipy.org\n",
      "  ipython-dev@scipy.org\"\"\")\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%load_ext autoreload\n",
    "%autoreload 2\n",
    "import os\n",
    "import sys\n",
    "import warnings\n",
    "sys.path.append('../')  # |返回notebook的上一级目录\n",
    "warnings.filterwarnings(\"ignore\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from batcher import *\n",
    "from utils.saveLoader import Vocab\n",
    "from utils.config import VOCAB_PAD"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(4, '找到')"
      ]
     },
     "execution_count": 3,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "vocab = Vocab(VOCAB_PAD)\n",
    "vocab.word_to_id(\"你好\"), vocab.id_to_word(519)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%run ../utils/params"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "gen = iter(batcher(vocab, params))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['dec_input', 'dec_target', 'dec_len', 'abstract', 'sample_decoder_pad_mask'])"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "batch[1].keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "创建一个预处理器\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from preprocess import Preprocess\n",
    "proc = Preprocess()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Building prefix dict from the default dictionary ...\n",
      "Loading model from cache C:\\Users\\Light\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache\n",
      "Loading model cost 0.728 seconds.\n",
      "Prefix dict has been built succesfully.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "ori_sentence = \"道奇,锋哲,昨晚看到一台车车牌是绿色的？这是什么牌？\"\n",
    "proc_sentence = proc.sentence_proc(ori_sentence).split(\" \")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### article_to_ids 演示\n",
    "input:\n",
    "- article_words: list 分好词的句子\n",
    "- vocab: Vocab词表类\n",
    "\n",
    "output:\n",
    "- ids: list \n",
    "- oovs: list "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "article ['道奇', '，', '锋哲', '，', '昨晚', '看到', '一台', '车', '车牌', '是', '绿色', '的', '？', '这是', '什么', '牌', '？']\n",
      "indexs: [7164, 0, 32247, 0, 2497, 435, 2405, 33, 4146, 4, 2103, 1, 5, 208, 27, 2922, 5]\n",
      "oovs: ['锋哲']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(\"article\", proc_sentence)\n",
    "ids, oovs = article_to_ids(proc_sentence, vocab)\n",
    "print(\"indexs:\", ids)\n",
    "print(\"oovs:\",oovs)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### abstract_to_ids\n",
    "input:\n",
    "- abstract_words: \n",
    "- vocab: \n",
    "- article_oovs: \n",
    "\n",
    "output:\n",
    "- ids: article_oovs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "vocab最大索引: 32246\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[208, 104, 7164, 0, 32247]"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "abstract_words = [\"这是\", \"车辆\", \"道奇\", \"，\", \"锋哲\"]\n",
    "abstract_ids = abstract_to_ids(abstract_words, vocab, oovs)\n",
    "print(\"vocab最大索引:\", max(vocab.id2word.keys()))\n",
    "# 锋哲是oov词，因为vocab最大索引只到32246\n",
    "abstract_ids"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### output_to_words\n",
    "input:\n",
    "- id_list: 模型预测的index list\n",
    "- vocab: \n",
    "- article_oovs: \n",
    "\n",
    "output:\n",
    "- ids: words"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[208, 104, 7164, 0, 32247]"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "abstract_ids"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['这是', '车辆', '道奇', '，', '锋哲']"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "output_to_words(abstract_ids, vocab, oovs)  # 其实=abstract_words"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### get_dec_inp_targ_seqs\n",
    "input:\n",
    "- sequence\n",
    "- maxlen\n",
    "- start_id\n",
    "- stop_id\n",
    "\n",
    "output:\n",
    "- inp 作为decoder的输入\n",
    "- target 用来计算损失"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 214,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(32243, 32244)"
      ]
     },
     "execution_count": 214,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "max_len = 45\n",
    "start_id = vocab.word2id[vocab.START_DECODING]\n",
    "stop_id = vocab.word2id[vocab.STOP_DECODING]\n",
    "start_id, stop_id"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 215,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "proc_sentence: ['道奇', '，', '锋哲', '，', '昨晚', '看到', '一台', '车', '车牌', '是', '绿色', '的', '？', '这是', '什么', '牌', '？']\n",
      "[32243, '道奇', '，', '锋哲', '，', '昨晚', '看到', '一台', '车', '车牌', '是', '绿色', '的', '？', '这是', '什么', '牌', '？']\n",
      "['道奇', '，', '锋哲', '，', '昨晚', '看到', '一台', '车', '车牌', '是', '绿色', '的', '？', '这是', '什么', '牌', '？', 32244]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "inp, target = get_dec_inp_targ_seqs(proc_sentence, max_len, start_id, stop_id)\n",
    "print(\"proc_sentence:\", proc_sentence)\n",
    "print(inp)\n",
    "print(target)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### example_generator()\n",
    "每次只产生一个样本\n",
    "\n",
    "根据mode是否为train来决定产生的样本是训练集样本还是测试集样本"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 运行这个文件会获得params变量\n",
    "%run ../utils/params.py"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'mode': 'train',\n",
       " 'max_enc_len': 460,\n",
       " 'max_dec_len': 52,\n",
       " 'batch_size': 32,\n",
       " 'epochs': 1,\n",
       " 'vocab_path': 'E:\\\\GitHub\\\\QA-abstract-and-reasoning\\\\data\\\\wv\\\\vocab_index_pad.txt',\n",
       " 'learning_rate': 0.01,\n",
       " 'adagrad_init_acc': 0.1,\n",
       " 'max_grad_norm': 0.8,\n",
       " 'vocab_size': 32247,\n",
       " 'beam_size': 3,\n",
       " 'embed_size': 300,\n",
       " 'enc_units': 256,\n",
       " 'dec_units': 256,\n",
       " 'attn_units': 128,\n",
       " 'train_seg_x_dir': 'E:\\\\GitHub\\\\QA-abstract-and-reasoning\\\\data\\\\train_seg_x.csv',\n",
       " 'train_seg_y_dir': 'E:\\\\GitHub\\\\QA-abstract-and-reasoning\\\\data\\\\train_seg_y.csv',\n",
       " 'test_seg_x_dir': 'E:\\\\GitHub\\\\QA-abstract-and-reasoning\\\\data\\\\test_seg_x.csv',\n",
       " 'checkpoints_save_steps': 2,\n",
       " 'min_dec_steps': 4,\n",
       " 'max_train_steps': 2592,\n",
       " 'train_pickle_dir': 'E:\\\\GitHub\\\\QA-abstract-and-reasoning\\\\data\\\\dataset',\n",
       " 'save_batch_train_data': False,\n",
       " 'load_batch_train_data': False}"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "params"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(460, 52, 'train', 32)"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "max_enc_len = params[\"max_enc_len\"]\n",
    "max_dec_len = params[\"max_dec_len\"]\n",
    "mode = params[\"mode\"]\n",
    "batch_size = params[\"batch_size\"]\n",
    "max_enc_len, max_dec_len, mode, batch_size"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "output = example_generator(params, vocab, max_enc_len, max_dec_len, mode, batch_size)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "ds = batcher(vocab, params)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 构建数据集"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset_1 = tf.data.TextLineDataset(params[\"train_seg_x_dir\"])\n",
    "dataset_2 = tf.data.TextLineDataset(params[\"train_seg_y_dir\"])\n",
    "\n",
    "train_dataset = tf.data.Dataset.zip((dataset_1, dataset_2))\n",
    "train_dataset = train_dataset.shuffle(10, reshuffle_each_iteration=True).repeat()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'方向机 重 ， 助力 泵 ， 方向机 都 换 了 还是 一样 新 的 都 换 了 助力 泵 ， 方向机 换 了 方向机 带 的 有 有 助力 就是 重 ， 这车 要 匹配 吧 不 需要 你 这 是 更换 的 部件 有 问题 跑 快 了 还好 点 ， 就 倒车 重 的 很 。 是 非常 重 吗 是 的 ， 累人 我 觉得 也 是 ， 可是 车主 是 以前 没 这么 重 ， 选 吧 助理 泵 换 了 不行 ， 又 把 放 向 机换 了 ， 现在 还 这样 就 不 知道 咋 和 车主 解释 。'"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "next(iter(dataset_1)).numpy().decode()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'随时 联系'"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "next(iter(dataset_2)).numpy().decode()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "raw_record = next(iter(train_dataset))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'昌河Q35 音响 怎么 拆装 发个 中控 看看 圈起来 的 面板 吗 是 的 翘出来 不行 如图所示 没有 螺丝 了 新车 就是 紧翘 的 要 断 了 就是 不 出来 绿色 圈 的 先 拿 下来 上边 有 螺丝 你 没有 拆完 吗 就是 内部 卡扣 固定'"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "article = raw_record[0].numpy().decode(\"utf-8\")\n",
    "article"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(32243, 32244)"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "start_decoding = vocab.word_to_id(Vocab.START_DECODING)\n",
    "stop_decoding = vocab.word_to_id(Vocab.STOP_DECODING)\n",
    "start_decoding, stop_decoding"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['昌河Q35', '音响', '怎么', '拆装', '发个', '中控', '看看', '圈起来', '的', '面板', '吗', '是', '的', '翘出来', '不行', '如图所示', '没有', '螺丝', '了', '新车', '就是', '紧翘', '的', '要', '断', '了', '就是', '不', '出来', '绿色', '圈', '的', '先', '拿', '下来', '上边', '有', '螺丝', '你', '没有', '拆完', '吗', '就是', '内部', '卡扣', '固定']\n",
      "46\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "article_words = article.split()[:max_enc_len]\n",
    "enc_len = len(article_words)\n",
    "print(article_words)\n",
    "print(enc_len)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sample_encoder_pad_mask = [1 for _ in range(enc_len)]\n",
    "print(sample_encoder_pad_mask)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[32246, 1192, 68, 987, 1635, 992, 92, 8768, 1, 1251, 14, 4, 1, 8858, 169, 6029, 15, 229, 3, 294, 29, 32246, 1, 46, 719, 3, 29, 11, 176, 2103, 2464, 1, 128, 570, 453, 2651, 6, 229, 12, 15, 6397, 14, 29, 343, 1401, 513]\n",
      "[32247, 1192, 68, 987, 1635, 992, 92, 8768, 1, 1251, 14, 4, 1, 8858, 169, 6029, 15, 229, 3, 294, 29, 32248, 1, 46, 719, 3, 29, 11, 176, 2103, 2464, 1, 128, 570, 453, 2651, 6, 229, 12, 15, 6397, 14, 29, 343, 1401, 513]\n",
      "['昌河Q35', '紧翘']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "enc_input = [vocab.word_to_id(w) for w in article_words]\n",
    "enc_input_extend_vocab, article_oovs = article_to_ids(article_words, vocab)\n",
    "print(enc_input)\n",
    "print(enc_input_extend_vocab)\n",
    "print(article_oovs)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "这个 面板 就是 内部 卡子 固定 ， 没有 固定 螺丝\n",
      "['这个', '面板', '就是', '内部', '卡子', '固定', '，', '没有', '固定', '螺丝']\n",
      "[8, 1251, 29, 343, 1292, 513, 0, 15, 513, 229]\n",
      "[8, 1251, 29, 343, 1292, 513, 0, 15, 513, 229]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "abstract = raw_record[1].numpy().decode(\"utf-8\")\n",
    "abstract_words = abstract.split()\n",
    "abs_ids = [vocab.word_to_id(w) for w in abstract_words]\n",
    "abs_ids_extend_vocab = abstract_to_ids(abstract_words, vocab, article_oovs)\n",
    "print(abstract)\n",
    "print(abstract_words)\n",
    "print(abs_ids)  # 直接根据词表映射\n",
    "print(abs_ids_extend_vocab)  # 输出没有oov词，则于abs_ids一致"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "dec_input: [32243, 8, 1251, 29, 343, 1292, 513, 0, 15, 513, 229]\n",
      "target: [8, 1251, 29, 343, 1292, 513, 0, 15, 513, 229, 32244]\n",
      "dec_len: 11\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "dec_input, target = get_dec_inp_targ_seqs(abs_ids, max_dec_len, start_decoding, stop_decoding)\n",
    "_, target = get_dec_inp_targ_seqs(abs_ids_extend_vocab, max_dec_len, start_decoding, stop_decoding)\n",
    "dec_len = len(dec_input)\n",
    "print(\"dec_input:\", dec_input)\n",
    "print(\"target:\", target)\n",
    "print(\"dec_len:\", dec_len)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] 11\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sample_decoder_pad_mask = [1 for _ in range(dec_len)]\n",
    "print(sample_decoder_pad_mask, len(sample_decoder_pad_mask))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "output = {\n",
    "                \"enc_len\": enc_len,\n",
    "                \"enc_input\": enc_input,\n",
    "                \"enc_input_extend_vocab\": enc_input_extend_vocab,\n",
    "                \"article_oovs\": article_oovs,\n",
    "                \"dec_input\": dec_input,\n",
    "                \"target\": target,\n",
    "                \"dec_len\": dec_len,\n",
    "                \"article\": article,\n",
    "                \"abstract\": abstract,\n",
    "                \"abstract_sents\": abstract,\n",
    "                \"sample_decoder_pad_mask\": sample_decoder_pad_mask,\n",
    "                \"sample_encoder_pad_mask\": sample_encoder_pad_mask\n",
    "            }"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'昌河Q35 音响 怎么 拆装 发个 中控 看看 圈起来 的 面板 吗 是 的 翘出来 不行 如图所示 没有 螺丝 了 新车 就是 紧翘 的 要 断 了 就是 不 出来 绿色 圈 的 先 拿 下来 上边 有 螺丝 你 没有 拆完 吗 就是 内部 卡扣 固定'"
      ]
     },
     "execution_count": 30,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "output[\"article\"]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "ds = batch_generator(example_generator, params,\n",
    "                                  vocab, params[\"max_enc_len\"],\n",
    "                                  params[\"max_dec_len\"], params[\"batch_size\"], params[\"mode\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 47,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "n = next(iter(ds))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(dict, dict)"
      ]
     },
     "execution_count": 54,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "type(n[0]), type(n[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 55,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['enc_input', 'extended_enc_input', 'article_oovs', 'enc_len', 'article', 'max_oov_len', 'sample_encoder_pad_mask'])"
      ]
     },
     "execution_count": 55,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "n[0].keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['dec_input', 'dec_target', 'dec_len', 'abstract', 'sample_decoder_pad_mask'])"
      ]
     },
     "execution_count": 56,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "n[1].keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'<PAD>'"
      ]
     },
     "execution_count": 58,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "vocab.id2word[32245]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 86,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "gen = (x for x in range(1,10,2))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 78,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "generator"
      ]
     },
     "execution_count": 78,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "type(gen)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 94,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = tf.data.Dataset.from_generator(\n",
    "        lambda: example_generator(params, vocab, max_enc_len, max_dec_len, mode, batch_size),\n",
    "        output_types={\n",
    "            \"enc_len\": tf.int32,\n",
    "            \"enc_input\": tf.int32,\n",
    "            \"enc_input_extend_vocab\": tf.int32,\n",
    "            \"article_oovs\": tf.string,\n",
    "            \"dec_input\": tf.int32,\n",
    "            \"target\": tf.int32,\n",
    "            \"dec_len\": tf.int32,\n",
    "            \"article\": tf.string,\n",
    "            \"abstract\": tf.string,\n",
    "            \"abstract_sents\": tf.string,\n",
    "            \"sample_decoder_pad_mask\": tf.int32,\n",
    "            \"sample_encoder_pad_mask\": tf.int32,\n",
    "        },\n",
    "        output_shapes={\n",
    "            \"enc_len\": [],\n",
    "            \"enc_input\": [None],\n",
    "            \"enc_input_extend_vocab\": [None],\n",
    "            \"article_oovs\": [None],\n",
    "            \"dec_input\": [None],\n",
    "            \"target\": [None],\n",
    "            \"dec_len\": [],\n",
    "            \"article\": [],\n",
    "            \"abstract\": [],\n",
    "            \"abstract_sents\": [],\n",
    "            \"sample_decoder_pad_mask\": [None],\n",
    "            \"sample_encoder_pad_mask\": [None]\n",
    "        })"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 95,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'enc_len': <tf.Tensor: id=882, shape=(), dtype=int32, numpy=130>,\n",
       " 'enc_input': <tf.Tensor: id=880, shape=(130,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([ 1352,  2660,  9241,   129,   307,   126,     1,  2725,     2,\n",
       "           37,     7,   188,     1,  2725,    85,   161,   323,    28,\n",
       "           85,   161,    12,     1,   328,     4,     9,   488,    30,\n",
       "           52,   149,     1,   129,     9,    13,    47,     2,   488,\n",
       "           30,   547,     1,   129,     0,     8,   248,     4,  1255,\n",
       "         1030,   101,     2,  2904,   129, 32246,   678,     4,     7,\n",
       "          188,     1,    17,    46,  1255,    14,     4,     1,     0,\n",
       "            8,   129,     4,   159,   535,   129,     0,   344,   129,\n",
       "          450,   120,    93,     0,   244,    40,   248,    20,   120,\n",
       "          642,     0,    62,    29,   505,   856,     1,     2,    12,\n",
       "           13,   188,    16,   530,   546,     0,     8,     6,   258,\n",
       "          145,     1,     0,   195,   137,     8,  1423,    11,   118,\n",
       "            0,   248,  9803,  4082,     2,  7536,    44,    12,     1,\n",
       "          446,     5,     5,  5267,     3,     2,    11,   136,    23,\n",
       "          821,   508,   629,    23])>,\n",
       " 'enc_input_extend_vocab': <tf.Tensor: id=881, shape=(130,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([ 1352,  2660,  9241,   129,   307,   126,     1,  2725,     2,\n",
       "           37,     7,   188,     1,  2725,    85,   161,   323,    28,\n",
       "           85,   161,    12,     1,   328,     4,     9,   488,    30,\n",
       "           52,   149,     1,   129,     9,    13,    47,     2,   488,\n",
       "           30,   547,     1,   129,     0,     8,   248,     4,  1255,\n",
       "         1030,   101,     2,  2904,   129, 32247,   678,     4,     7,\n",
       "          188,     1,    17,    46,  1255,    14,     4,     1,     0,\n",
       "            8,   129,     4,   159,   535,   129,     0,   344,   129,\n",
       "          450,   120,    93,     0,   244,    40,   248,    20,   120,\n",
       "          642,     0,    62,    29,   505,   856,     1,     2,    12,\n",
       "           13,   188,    16,   530,   546,     0,     8,     6,   258,\n",
       "          145,     1,     0,   195,   137,     8,  1423,    11,   118,\n",
       "            0,   248,  9803,  4082,     2,  7536,    44,    12,     1,\n",
       "          446,     5,     5,  5267,     3,     2,    11,   136,    23,\n",
       "          821,   508,   629,    23])>,\n",
       " 'article_oovs': <tf.Tensor: id=877, shape=(1,), dtype=string, numpy=array([b'\\xe7\\x9a\\xae\\xe7\\x9a\\xae'], dtype=object)>,\n",
       " 'dec_input': <tf.Tensor: id=878, shape=(39,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([32243,     8,   547,   546,   129,     0,     8,  3388,     1,\n",
       "          450,   120,    93,    16,   888,   129,     1,   156,     0,\n",
       "           81,    43,   144,   137,     8,   399,    53,    16,  1255,\n",
       "          101,     0,   188,  5290,    53,     0,    30,     8,   120,\n",
       "          856,   189,     2])>,\n",
       " 'target': <tf.Tensor: id=885, shape=(39,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([    8,   547,   546,   129,     0,     8,  3388,     1,   450,\n",
       "          120,    93,    16,   888,   129,     1,   156,     0,    81,\n",
       "           43,   144,   137,     8,   399,    53,    16,  1255,   101,\n",
       "            0,   188,  5290,    53,     0,    30,     8,   120,   856,\n",
       "          189,     2, 32244])>,\n",
       " 'dec_len': <tf.Tensor: id=879, shape=(), dtype=int32, numpy=39>,\n",
       " 'article': <tf.Tensor: id=876, shape=(), dtype=string, numpy=b'\\xe9\\x95\\xbf\\xe5\\xae\\x89 35 \\xe6\\x9c\\x9d\\xe9\\x98\\xb3 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe4\\xb8\\x8d\\xe8\\xa6\\x81 \\xe9\\x87\\x8c\\xe9\\x9d\\xa2 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe9\\x92\\xa2\\xe5\\x9c\\x88 \\xe3\\x80\\x82 \\xe7\\x94\\xa8 \\xe6\\x88\\x91 \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\xb7\\xb1 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe9\\x92\\xa2\\xe5\\x9c\\x88 \\xe5\\xa4\\x9a\\xe5\\xb0\\x91 \\xe9\\x92\\xb1 \\xe5\\xa4\\x96\\xe9\\x9d\\xa2 \\xe6\\x8d\\xa2 \\xe5\\xa4\\x9a\\xe5\\xb0\\x91 \\xe9\\x92\\xb1 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe6\\x84\\x8f\\xe6\\x80\\x9d \\xe6\\x98\\xaf \\xe5\\xb0\\xb1 \\xe5\\x8f\\xaa \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe4\\xb8\\x80\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x96\\xb0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe5\\xb0\\xb1 \\xe5\\x8f\\xaf\\xe4\\xbb\\xa5 \\xe5\\x90\\xa7 \\xe3\\x80\\x82 \\xe5\\x8f\\xaa \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe5\\x8d\\x95\\xe7\\x8b\\xac \\xe7\\x9a\\x84 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe4\\xbb\\xb7\\xe6\\xa0\\xbc \\xe6\\x98\\xaf 350 \\xe5\\x9d\\x97\\xe9\\x92\\xb1 \\xe5\\xb7\\xa6\\xe5\\x8f\\xb3 \\xe3\\x80\\x82 \\xe5\\x8f\\xaa\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe7\\x9a\\xae\\xe7\\x9a\\xae \\xe8\\xbd\\xae\\xe6\\xaf\\x82 \\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\x88\\x91 \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\xb7\\xb1 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe4\\xb9\\x9f \\xe8\\xa6\\x81 350 \\xe5\\x90\\x97 \\xe6\\x98\\xaf \\xe7\\x9a\\x84 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe6\\x98\\xaf \\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\x93\\x81\\xe7\\x89\\x8c \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\x80\\x8c\\xe4\\xb8\\x94 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe5\\x9e\\x8b\\xe5\\x8f\\xb7 \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe5\\xa4\\xa7 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x89\\x80\\xe4\\xbb\\xa5 \\xe8\\xaf\\xb4 \\xe4\\xbb\\xb7\\xe6\\xa0\\xbc \\xe9\\x83\\xbd \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe8\\xb4\\xb5 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99 \\xe5\\xb0\\xb1\\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\x9c\\x80 \\xe4\\xbe\\xbf\\xe5\\xae\\x9c \\xe7\\x9a\\x84 \\xe3\\x80\\x82 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe5\\x8f\\xaf\\xe4\\xbb\\xa5 \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\xb7\\xb1 \\xe5\\x9c\\xa8 \\xe7\\xbd\\x91\\xe4\\xb8\\x8a \\xe8\\xb4\\xad\\xe4\\xb9\\xb0 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x9c\\x89 200 \\xe5\\xa4\\x9a \\xe7\\x9a\\x84 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x9b\\xa0\\xe4\\xb8\\xba \\xe4\\xbb\\x96 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\x9c\\xb0\\xe5\\x8c\\xba \\xe4\\xb8\\x8d \\xe4\\xb8\\x80\\xe6\\xa0\\xb7 \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xbb\\xb7\\xe6\\xa0\\xbc \\xe7\\x95\\xa5\\xe6\\x9c\\x89 \\xe6\\xb5\\xae\\xe5\\x8a\\xa8 \\xe3\\x80\\x82 \\xe9\\xa2\\x9d\\xe9\\xa2\\x9d \\xe8\\xb0\\xa2\\xe8\\xb0\\xa2 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9b\\x9e\\xe7\\xad\\x94 \\xef\\xbc\\x9f \\xef\\xbc\\x9f \\xe6\\x99\\x93\\xe5\\xbe\\x97 \\xe4\\xba\\x86 \\xe3\\x80\\x82 \\xe4\\xb8\\x8d \\xe5\\xae\\xa2\\xe6\\xb0\\x94 \\xef\\xbc\\x81 \\xe7\\xa5\\x9d\\xe6\\x82\\xa8 \\xe7\\x94\\xa8\\xe8\\xbd\\xa6 \\xe6\\x84\\x89\\xe5\\xbf\\xab \\xef\\xbc\\x81'>,\n",
       " 'abstract': <tf.Tensor: id=874, shape=(), dtype=string, numpy=b'\\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\x8d\\x95\\xe7\\x8b\\xac \\xe8\\xb4\\xad\\xe4\\xb9\\xb0 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe8\\xbd\\xa6\\xe8\\x83\\x8e \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9e\\x8b\\xe5\\x8f\\xb7 \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe5\\xa4\\xa7 \\xe5\\x9c\\xa8 \\xe5\\x8d\\x96 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9c\\xb0\\xe6\\x96\\xb9 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x88\\x96\\xe8\\x80\\x85 \\xe5\\x8e\\xbb \\xe4\\xbf\\xae\\xe7\\x90\\x86\\xe5\\x8e\\x82 \\xe4\\xbb\\x96 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe8\\xb4\\xb9\\xe7\\x94\\xa8 \\xe7\\x9a\\x84\\xe8\\xaf\\x9d \\xe5\\x9c\\xa8 350 \\xe5\\xb7\\xa6\\xe5\\x8f\\xb3 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\xb7\\xb1 \\xe7\\xbd\\x91\\xe8\\xb4\\xad \\xe7\\x9a\\x84\\xe8\\xaf\\x9d \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe4\\xbe\\xbf\\xe5\\xae\\x9c \\xe4\\xb8\\x80\\xe7\\x82\\xb9 \\xe3\\x80\\x82'>,\n",
       " 'abstract_sents': <tf.Tensor: id=875, shape=(), dtype=string, numpy=b'\\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\x8d\\x95\\xe7\\x8b\\xac \\xe8\\xb4\\xad\\xe4\\xb9\\xb0 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe8\\xbd\\xa6\\xe8\\x83\\x8e \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9e\\x8b\\xe5\\x8f\\xb7 \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe5\\xa4\\xa7 \\xe5\\x9c\\xa8 \\xe5\\x8d\\x96 \\xe8\\xbd\\xae\\xe8\\x83\\x8e \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9c\\xb0\\xe6\\x96\\xb9 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x88\\x96\\xe8\\x80\\x85 \\xe5\\x8e\\xbb \\xe4\\xbf\\xae\\xe7\\x90\\x86\\xe5\\x8e\\x82 \\xe4\\xbb\\x96 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe8\\xb4\\xb9\\xe7\\x94\\xa8 \\xe7\\x9a\\x84\\xe8\\xaf\\x9d \\xe5\\x9c\\xa8 350 \\xe5\\xb7\\xa6\\xe5\\x8f\\xb3 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\xb7\\xb1 \\xe7\\xbd\\x91\\xe8\\xb4\\xad \\xe7\\x9a\\x84\\xe8\\xaf\\x9d \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe4\\xbe\\xbf\\xe5\\xae\\x9c \\xe4\\xb8\\x80\\xe7\\x82\\xb9 \\xe3\\x80\\x82'>,\n",
       " 'sample_decoder_pad_mask': <tf.Tensor: id=883, shape=(39,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])>,\n",
       " 'sample_encoder_pad_mask': <tf.Tensor: id=884, shape=(130,), dtype=int32, numpy=\n",
       " array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,\n",
       "        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])>}"
      ]
     },
     "execution_count": 95,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "next(iter(dataset))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 110,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "gen = ([i,i+1,i+2]for i in range(5) )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 111,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0, 1, 2]\n",
      "[1, 2, 3]\n",
      "[2, 3, 4]\n",
      "[3, 4, 5]\n",
      "[4, 5, 6]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in gen:print(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 208,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "gen = ({\"ls\":[i,i+1,i+2],\n",
    "        \"num\":i,\n",
    "        \"name\":\"test\"+str(i)}  if (i+1)%2==0 else {\"ls\":[], \"num\":0, \"name\":b\"\"}for i in range(5))\n",
    "ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: gen, \n",
    "                                    output_types = {\"ls\":tf.int32, \n",
    "                                                    \"num\":tf.int32, \n",
    "                                                    \"name\":tf.string}, \n",
    "                                    output_shapes = {\"ls\":[None], \n",
    "                                                    \"num\":[], \n",
    "                                                    \"name\":[]})"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 195,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "ls tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=int32)\n",
      "num tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)\n",
      "name tf.Tensor(b'', shape=(), dtype=string)\n",
      "\n",
      "ls tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)\n",
      "num tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)\n",
      "name tf.Tensor(b'test1', shape=(), dtype=string)\n",
      "\n",
      "ls tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=int32)\n",
      "num tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)\n",
      "name tf.Tensor(b'', shape=(), dtype=string)\n",
      "\n",
      "ls tf.Tensor([3 4 5], shape=(3,), dtype=int32)\n",
      "num tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int32)\n",
      "name tf.Tensor(b'test3', shape=(), dtype=string)\n",
      "\n",
      "ls tf.Tensor([], shape=(0,), dtype=int32)\n",
      "num tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)\n",
      "name tf.Tensor(b'', shape=(), dtype=string)\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in ds:\n",
    "    for k,v in i.items():\n",
    "        print(k,v)\n",
    "    print()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[padded_batch](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/data/Dataset#padded_batch)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 209,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "ds = ds.padded_batch(batch_size = 2, \n",
    "                     padded_shapes={\"ls\":[2], \n",
    "                                    \"num\":[], \n",
    "                                    \"name\":[]},\n",
    "                     padding_values={\"ls\":100, \n",
    "                                    \"num\":-1, \n",
    "                                    \"name\":b\"shit\"}\n",
    "                    )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 216,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = batch_generator(example_generator, params,\n",
    "                                  vocab, params[\"max_enc_len\"],\n",
    "                                  params[\"max_dec_len\"], params[\"batch_size\"], params[\"mode\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 217,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "a = iter(dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 234,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "({'enc_input': <tf.Tensor: id=3632, shape=(32, 290), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([[   96,     3,   355, ...,    29,    26,  4973],\n",
       "         [  801,  1378,    22, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 5777,   618,   131, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         ...,\n",
       "         [  817,   114,  1381, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 6114,   507,  1000, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [    7,   193,   109, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'extended_enc_input': <tf.Tensor: id=3634, shape=(32, 290), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([[   96,     3,   355, ...,    29,    26,  4973],\n",
       "         [  801,  1378,    22, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 5777,   618,   131, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         ...,\n",
       "         [  817,   114,  1381, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 6114,   507,  1000, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [    7,   193,   109, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'article_oovs': <tf.Tensor: id=3631, shape=(32, 4), dtype=string, numpy=\n",
       "  array([[b'\\xe6\\x8d\\xa2\\xe8\\xa7\\x92', b'\\xe5\\x9e\\xab\\xe8\\x83\\xbd',\n",
       "          b'\\xe4\\xbc\\x9a\\xe9\\xaa\\x97', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'1ABS', b'2ABS', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe6\\x9c\\xaa\\xe5\\x88\\xb7', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe7\\x81\\xaf\\xe6\\x98\\x8e', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe5\\xb7\\xb1\\xe6\\x9f\\xa5', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'58024', b'\\xe5\\xbc\\x80\\xe6\\x95\\x85', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe5\\x89\\x8d\\xe4\\xb9\\xb0', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe6\\x8b\\x94\\xe5\\x8f\\x89\\xe6\\x96\\xad', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b'', b''],\n",
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       "         [32243,    15,    27, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'dec_target': <tf.Tensor: id=3640, shape=(32, 52), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([[   25,    26,  4973, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [  260,   183, 32244, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [  411,   483, 32244, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         ...,\n",
       "         [  609,     0,   202, ...,    60,    20,     4],\n",
       "         [   41,     4,  3938, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [   15,    27,   380, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'dec_len': <tf.Tensor: id=3639, shape=(32,), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([20,  3,  3,  9, 15,  7, 11,  5, 11, 44, 20, 11,  3, 29, 15, 47, 21,\n",
       "         28,  6,  7,  6, 23,  5, 33, 12,  5, 10, 52, 16, 52,  9, 13])>,\n",
       "  'abstract': <tf.Tensor: id=3637, shape=(32,), dtype=string, numpy=\n",
       "  array([b'\\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5 \\xe5\\x8f\\x91\\xe5\\x8a\\xa8\\xe6\\x9c\\xba \\xe6\\x9c\\xba\\xe8\\x84\\x9a\\xe8\\x83\\xb6 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\x80\\x81\\xe5\\x8c\\x96 \\xe9\\x9c\\x80\\xe8\\xa6\\x81 \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5 \\xe7\\x81\\xab\\xe8\\x8a\\xb1\\xe5\\xa1\\x9e \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\xb8\\x85\\xe6\\xb4\\x97 \\xe8\\x8a\\x82\\xe6\\xb0\\x94\\xe9\\x97\\xa8 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\xb2\\xb9\\xe8\\xb7\\xaf \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xbf\\x9d\\xe8\\xaf\\x81 \\xe6\\xb2\\xb9 \\xe8\\xb7\\xaf\\xe7\\x94\\xb5\\xe8\\xb7\\xaf \\xe6\\x97\\xa0\\xe6\\x95\\x85\\xe9\\x9a\\x9c',\n",
       "         b'\\xe9\\x87\\x8d\\xe6\\x96\\xb0 \\xe5\\x8c\\xb9\\xe9\\x85\\x8d',\n",
       "         b'\\xe9\\x9a\\x8f\\xe6\\x97\\xb6 \\xe8\\x81\\x94\\xe7\\xb3\\xbb',\n",
       "         b'\\xe6\\x8a\\x8a ES P \\xe4\\xbf\\xae\\xe5\\xa5\\xbd \\xe4\\xba\\x86 \\xe5\\xb0\\xb1 \\xe5\\xa5\\xbd \\xe4\\xba\\x86',\n",
       "         b'\\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x9c\\x80\\xe5\\xa5\\xbd \\xe5\\xb0\\xb1 \\xe5\\x9c\\xa8 4S\\xe5\\xba\\x97 \\xe4\\xb9\\xb0 \\xe6\\x9c\\x80 \\xe4\\xbe\\xbf\\xe5\\xae\\x9c \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\xb5\\xa0\\xe5\\x93\\x81 \\xe4\\xb9\\x9f \\xe5\\xa4\\x9a \\xef\\xbc\\x8c \\xe3\\x80\\x82',\n",
       "         b'\\xe6\\xb8\\x85\\xe6\\xb4\\x97 \\xe8\\x92\\xb8\\xe5\\x8f\\x91 \\xe7\\xae\\xb1 \\xe5\\xb0\\xb1 \\xe5\\x8f\\xaf\\xe4\\xbb\\xa5 \\xe4\\xba\\x86',\n",
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       "         b'\\xe5\\x88\\xb7 \\xe5\\x87\\xba\\xe6\\x9d\\xa5 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe6\\xaf\\x9b\\xe7\\x97\\x85',\n",
       "         b'\\xe9\\x9c\\x80\\xe8\\xa6\\x81 \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5 ABS \\xe6\\x80\\xbb\\xe6\\xb3\\xb5 \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xb8\\x8e \\xe6\\x9b\\xb4\\xe6\\x8d\\xa2 \\xe5\\x88\\xb9\\xe8\\xbd\\xa6 \\xe6\\x80\\xbb\\xe6\\xb3\\xb5 \\xef\\xbc\\x8c',\n",
       "         b'\\xe9\\x9b\\xbe\\xe7\\x81\\xaf \\xe4\\xbf\\x9d\\xe9\\x99\\xa9\\xe4\\xb8\\x9d \\xe6\\x98\\xaf \\xe5\\x9c\\xa8 \\xe6\\x9c\\xba\\xe8\\x88\\xb1 \\xe5\\xae\\xa4 \\xe4\\xbf\\x9d\\xe9\\x99\\xa9\\xe7\\x9b\\x92 \\xe5\\x86\\x85 \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xb9\\x9f \\xe6\\x98\\xaf \\xe9\\x9c\\x80\\xe8\\xa6\\x81 \\xe7\\x9c\\x8b \\xe6\\x98\\xaf \\xe5\\x8e\\x9f\\xe8\\xbd\\xa6 \\xe9\\x9b\\xbe\\xe7\\x81\\xaf \\xe8\\xbf\\x98\\xe6\\x98\\xaf \\xe5\\x8a\\xa0\\xe8\\xa3\\x85 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe9\\x9b\\xbe\\xe7\\x81\\xaf \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x8a\\xa0\\xe8\\xa3\\x85 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe9\\x9b\\xbe\\xe7\\x81\\xaf \\xe6\\x98\\xaf \\xe9\\x9c\\x80\\xe8\\xa6\\x81 \\xe8\\xb7\\x9f\\xe7\\x9d\\x80 \\xe7\\xba\\xbf\\xe8\\xb7\\xaf \\xe6\\x89\\xbe \\xe6\\x89\\x8d\\xe8\\x83\\xbd \\xe6\\x89\\xbe\\xe5\\x88\\xb0 \\xe4\\xbf\\x9d\\xe9\\x99\\xa9\\xe4\\xb8\\x9d \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe8\\xbf\\x99\\xe7\\xa7\\x8d \\xe7\\x8e\\xb0\\xe8\\xb1\\xa1 \\xe6\\x98\\xaf \\xe7\\xba\\xbf\\xe8\\xb7\\xaf \\xe9\\x97\\xae\\xe9\\xa2\\x98 \\xef\\xbc\\x8c \\xe9\\x9c\\x80\\xe8\\xa6\\x81 \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5 \\xe6\\x9f\\xa5\\xe6\\x89\\xbe \\xe7\\xba\\xbf\\xe8\\xb7\\xaf',\n",
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       "         b'\\xe4\\xb8\\x8d\\xe5\\xa5\\xbd\\xe6\\x84\\x8f\\xe6\\x80\\x9d \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x9b\\xa0\\xe4\\xb8\\xba \\xe6\\x97\\xb6\\xe9\\x97\\xb4 \\xe5\\x88\\xb0 \\xe7\\xb3\\xbb\\xe7\\xbb\\x9f \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\x8a\\xa8 \\xe5\\x85\\xb3\\xe9\\x97\\xad \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xb8\\x8d \\xe7\\x9f\\xa5\\xe9\\x81\\x93 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe9\\x97\\xae\\xe9\\xa2\\x98 \\xe8\\xa7\\xa3\\xe5\\x86\\xb3 \\xe6\\xb2\\xa1\\xe6\\x9c\\x89 1 \\xef\\xbc\\x8c \\xe9\\x80\\xa0\\xe6\\x88\\x90 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x83\\x85\\xe5\\x86\\xb5 \\xe4\\xb8\\x80\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\xb2\\xb9\\xe4\\xbd\\x8d \\xe4\\xbc\\xa0\\xe6\\x84\\x9f\\xe5\\x99\\xa8 \\xe9\\x97\\xae\\xe9\\xa2\\x98 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\x98\\xbe\\xe7\\xa4\\xba\\xe5\\x99\\xa8 \\xe9\\x97\\xae\\xe9\\xa2\\x98 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x85\\xb6\\xe6\\xac\\xa1 \\xe5\\xb0\\xb1\\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\xb2\\xb9\\xe8\\xa1\\xa8 \\xe6\\x9c\\xac\\xe8\\xba\\xab \\xe9\\x97\\xae\\xe9\\xa2\\x98 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x85\\xb7\\xe4\\xbd\\x93\\xe6\\x83\\x85\\xe5\\x86\\xb5 \\xe5\\xaf\\xb9 \\xe8\\xbf\\x99 \\xe4\\xb8\\x89\\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\x9c\\xb0\\xe6\\x96\\xb9 \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5\\xe4\\xb8\\x80\\xe4\\xb8\\x8b \\xef\\xbc\\x8c \\xe9\\xa6\\x96\\xe5\\x85\\x88 \\xe5\\xb0\\xb1\\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5\\xe4\\xb8\\x80\\xe4\\xb8\\x8b \\xe7\\xba\\xbf\\xe8\\xb7\\xaf \\xe5\\xbe\\x88 \\xe9\\xab\\x98\\xe5\\x85\\xb4 \\xe4\\xb8\\xba \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe8\\xa7\\xa3\\xe7\\xad\\x94 \\xe7\\x9a\\x84',\n",
       "         b'1 . \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe5\\xbb\\xba\\xe8\\xae\\xae \\xe8\\xbf\\x98\\xe6\\x98\\xaf \\xe4\\xbd\\xbf\\xe7\\x94\\xa8 \\xe5\\x8e\\x9f\\xe5\\x8e\\x82 \\xe6\\xaf\\x94\\xe8\\xbe\\x83 \\xe5\\xa5\\xbd \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\xbe\\x88 \\xe9\\xab\\x98\\xe5\\x85\\xb4 \\xe4\\xb8\\xba \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe8\\xa7\\xa3\\xe7\\xad\\x94',\n",
       "         b'\\xe4\\xb8\\x8d\\xe5\\xa5\\xbd\\xe6\\x84\\x8f\\xe6\\x80\\x9d \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xb8\\x80\\xe7\\x9b\\xb4 \\xe6\\xb2\\xa1\\xe6\\x9c\\x89 \\xe7\\xad\\x89\\xe5\\x88\\xb0 \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe5\\x9b\\x9e\\xe5\\xa4\\x8d \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x9b\\xa0\\xe4\\xb8\\xba \\xe6\\x97\\xb6\\xe9\\x97\\xb4 \\xe5\\x8e\\x9f\\xe5\\x9b\\xa0 \\xe7\\xb3\\xbb\\xe7\\xbb\\x9f \\xe8\\x87\\xaa\\xe5\\x8a\\xa8 \\xe5\\x85\\xb3\\xe9\\x97\\xad 1 . \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe7\\x9a\\x84 \\xe8\\xbf\\x99\\xe4\\xb8\\xaa \\xe6\\x83\\x85\\xe5\\x86\\xb5 \\xe5\\xba\\x94\\xe8\\xaf\\xa5 \\xe6\\x98\\xaf \\xe6\\xb7\\xb7\\xe5\\x90\\x88\\xe6\\xb0\\x94 \\xe8\\xbf\\x87 \\xe6\\xb5\\x93 \\xe5\\xaf\\xbc\\xe8\\x87\\xb4 \\xe7\\x9a\\x84 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\xaf\\xbc\\xe8\\x87\\xb4 \\xe6\\xb7\\xb7\\xe5\\x90\\x88\\xe6\\xb0\\x94 \\xe8\\xbf\\x87 \\xe6\\xb5\\x93\\xe6\\x9c\\x89 \\xe5\\xbe\\x88\\xe5\\xa4\\x9a \\xe5\\x8e\\x9f\\xe5\\x9b\\xa0 \\xef\\xbc\\x8c \\xe6\\xaf\\x94\\xe5\\xa6\\x82 \\xe7\\x81\\xab\\xe8\\x8a\\xb1\\xe5\\xa1\\x9e \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x96\\xb7\\xe6\\xb2\\xb9\\xe5\\x99\\xa8 \\xef\\xbc\\x8c \\xe7\\xa2\\xb3\\xe7\\xbd\\x90 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\xba\\x9f\\xe5\\xbc\\x83 \\xe7\\xae\\xa1 \\xef\\xbc\\x8c \\xe4\\xb8\\x89\\xe5\\x85\\x83\\xe5\\x82\\xac\\xe5\\x8c\\x96 \\xef\\xbc\\x8c \\xe8\\x84\\x8f \\xe4\\xbc\\xa0\\xe6\\x84\\x9f\\xe5\\x99\\xa8 \\xe9\\x83\\xbd \\xe6\\x98\\xaf \\xe4\\xbc\\x9a \\xe5\\xaf\\xbc\\xe8\\x87\\xb4 \\xe7\\x9a\\x84 \\xef\\xbc\\x8c \\xe5\\x85\\xb7\\xe4\\xbd\\x93\\xe6\\x83\\x85\\xe5\\x86\\xb5 \\xe6\\xa3\\x80\\xe6\\x9f\\xa5\\xe4\\xb8\\x80\\xe4\\xb8\\x8b \\xe5\\xbe\\x88 \\xe9\\xab\\x98\\xe5\\x85\\xb4 \\xe4\\xb8\\xba \\xe4\\xbd\\xa0 \\xe8\\xa7\\xa3\\xe7\\xad\\x94',\n",
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       "        dtype=object)>,\n",
       "  'sample_decoder_pad_mask': <tf.Tensor: id=3641, shape=(32, 52), dtype=int32, numpy=\n",
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       "         [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1],\n",
       "         [1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],\n",
       "         [1, 1, 1, ..., 0, 0, 0]])>})"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
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    "next(a)"
   ]
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   ]
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  {
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   "execution_count": 236,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "it = iter(dataset)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
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   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "({'enc_input': <tf.Tensor: id=4084, shape=(32, 447), dtype=int32, numpy=\n",
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       "         [ 5732, 22847, 28922, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
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       "         [ 1175,  2448,   706, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'extended_enc_input': <tf.Tensor: id=4086, shape=(32, 447), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([[  275,  1206,   181, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 1163,   114,   801, ...,   486,   457,     2],\n",
       "         [ 1352,  9563,   409, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         ...,\n",
       "         [ 5732, 22847, 28922, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [   19,     0,   109, ..., 32245, 32245, 32245],\n",
       "         [ 1175,  2448,   706, ..., 32245, 32245, 32245]])>,\n",
       "  'article_oovs': <tf.Tensor: id=4083, shape=(32, 3), dtype=string, numpy=\n",
       "  array([[b'308687854', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe9\\x9c\\x80\\xe6\\x9f\\xa5', b'', b''],\n",
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       "         [b'\\xe5\\x8f\\x8c\\xe9\\x97\\xaa\\xe5\\x90\\x8e', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
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       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe6\\x9c\\x89\\xe8\\x8b\\xa6', b'\\xe5\\x8d\\xb7\\xe8\\xb5\\xb7', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe8\\xb6\\x85\\xe5\\x88\\xb0', b'', b''],\n",
       "         [b'', b'', b''],\n",
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       "         [b'\\xe9\\x99\\x86\\xe9\\x81\\xb5', b'', b''],\n",
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       "         [b'\\xe6\\x9c\\xba\\xe8\\x84\\x9a\\xe5\\xa4\\x84',\n",
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       "          b'\\xe8\\xbf\\x99\\xe6\\x96\\xaf\\xe6\\x96\\xaf', b''],\n",
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       "         [b'', b'', b''],\n",
       "         [b'\\xe5\\x8e\\xbb\\xe5\\x91\\xb3', b'', b''],\n",
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       "          b'\\xe6\\x90\\xad\\xe9\\x93\\x81\\xe8\\x99\\x9a\\xe6\\x8e\\xa5'],\n",
       "         [b'\\xe7\\xac\\xac\\xe4\\xb8\\x80\\xe9\\xa1\\xb5', b'', b''],\n",
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       "         [b'', b'', b'']], dtype=object)>,\n",
       "  'enc_len': <tf.Tensor: id=4085, shape=(32,), dtype=int32, numpy=\n",
       "  array([175, 447, 241, 138, 119, 140,  92,  79,  60,  94,  78, 255, 146,\n",
       "         200, 105,  95,  33,  54,  91, 109, 292,  39,  46,  74, 344, 198,\n",
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       "  array([40, 52, 45, 40, 45, 43, 26, 34, 39, 25, 27, 52, 20, 52, 13, 37, 18,\n",
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